arXiv论文提出DRIFT通过注入依赖解析树提升ASQP性能

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据arXiv cs.CL报道，研究人员提出DRIFT方法，通过将依赖解析树线性化并直接注入LLM提示词作为显式关系上下文，以提升方面情感四元组预测（ASQP）性能。该方法在SemEval Rest15、Rest16和ACOS数据集上实现了最强的生成式ASQP性能，Rest15和Rest16分别达到54.47%和64.10%的F1值。